Інформаційна технологія визначення тональності та класифікації текстового контенту інформації на основі нейромережевих методів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШпурик, Вадим Вадимович
dc.contributor.authorЧернишова, Поліна Сергіївна
dc.date.accessioned2026-09-18T11:54:20Z
dc.date.available2026-09-18T11:54:20Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота за темою «Інформаційна технологія визначення тональності та класифікації текстового контенту інформації на основі нейромережевих методів» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Чернишовою Поліною Сергіївною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 6 розділів, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 27 джерел; 16 рисунків та 2 додатків. Загальний обсяг роботи — 59 сторінок. Актуальність теми зумовлена необхідністю автоматизованого опрацювання великих обсягів неструктурованого україномовного текстового контенту енергетичної тематики, оскільки ручна обробка є малоефективною та має високу ймовірність помилки. Метою роботи є аналіз існуючих рішень автоматизованого аналізу тексту, дослідження нейромережевих інструментів для контекстної обробки текстової інформації та розробка вебзастосунку для автоматичного визначення тональності й класифікації україномовного текстового контенту енергетичної галузі на основі моделей-трансформерів (BERT, DistilBERT). Завдання дослідження полягали у реалізації повного циклу передачі міміки користувача на віртуального персонажа. Для цього потрібно було обробляти відеопотік з камери та виявляти ключові точки обличчя за допомогою бібліотеки MediaPipe, розраховувати мімічні параметри (відкриття рота, положення брів, стан очей тощо), виконати калібрування нейтрального стану обличчя для точнішої нормалізації, а також передавати оброблені параметри у Blender. На завершальному етапі реалізовано анімацію за допомогою механізмів shape keys і кісток, що дозволило досягти реалістичної передачі міміки в режимі реального часу. Практичне значення одержаних результатів полягає в створенні готового вебзастосунку для автоматизованого семантичного аналізу текстів, який враховує особливості української мови. Система може застосовуватися аналітиками та енергопостачальними компаніями для моніторингу енергетичної ситуації, опрацювання звернень і скарг споживачів та аналізу новинних матеріалів.
dc.description.abstractotherThe bachelor’s thesis titled “Information Technology for Sentiment Determination and Classification of Textual Content Based on Neural Network Methods” was completed by Polina Serhiivna Chernyshova, a student of the Department of Software Engineering in Energy at the Educational and Scientific Institute of Atomic and Thermal Power Engineering (NN IATE), majoring in 121 “Software Engineering” under the program “Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems in Energy”. The thesis consists of an introduction; six chapters with conclusions to each; general conclusions; a list of 27 references; 16 figures and 2 appendices. The total volume is 59 pages. The relevance of the topic is driven by the need for automated processing of large volumes of unstructured Ukrainian-language energy-related text content, as manual processing is inefficient and error-prone. The purpose of the work is to analyze existing automated text analysis solutions, investigate neural network tools for contextual text processing, and develop a web application for automatic sentiment determination and classification of Ukrainian-language energy-sector text content based on transformer models (BERT, DistilBERT). The practical value lies in providing a ready-made web application for automated semantic text analysis that accounts for the linguistic features of the Ukrainian language. The system can be used by analysts and energy supply companies for monitoring the energy situation, processing consumer inquiries and complaints, and analyzing news materials.
dc.format.extent115 c.
dc.identifier.citationЧернишова, П. С. Інформаційна технологія визначення тональності та класифікації текстового контенту інформації на основі нейромережевих методів : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Чернишова Поліна Сергіївна. – Київ, 2026. – 115 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83273
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectінформаційна технологія
dc.subjectвизначення тональності
dc.subjectкласифікація тексту
dc.subjectнейромережеві методи
dc.subjectмоделі-трансформери
dc.subjectенергетична тематика
dc.subjectукраїнська мова
dc.subjectвебзастосунок
dc.subjectFastAPI
dc.subjectBERT
dc.titleІнформаційна технологія визначення тональності та класифікації текстового контенту інформації на основі нейромережевих методів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Chernyshova_bakalavr.pdf
Розмір:
6.75 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІПЗЕ)
Бакалаврські роботи